작성자 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널은 마이크론의 "장기 부족" 내러티브에 회의적이며, 대부분의 참가자들은 DRAM/NAND 수요의 순환적 특성과 과잉 공급 가능성에 초점을 맞춥니다. 그들은 AI 주도 수요와 단일 가치 평가 지표(PEG 0.75)에만 의존하는 것에 대해 경고하며, 실행 위험과 역사적 순환성을 무시합니다.
리스크: AI 하드웨어 지출의 위축 또는 예상보다 빠른 공급 재가속화는 적당한 수익률 향상보다 MU의 배수를 훨씬 더 많이 압축할 수 있습니다.
기회: 삼성과 SK 하이닉스의 HBM 수율 확장에 심각한 기술적 어려움으로 인한 구조적 공급 제약으로, 진입 장벽이 매우 높습니다.
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마이콘 테크놀로지는 세 가지 주요 메모리 제조업체 중 하나입니다.
인공지능은 메모리 하드웨어 부족을 야기하고 마이콘과 경쟁사들의 가격 상승을 초래했습니다.
그럼에도 불구하고 마이콘의 목표 주가는 여전히 상승하고 있으며, PEG 비율은 여전히 저평가되어 있음을 나타냅니다.
마이콘 테크놀로지 (나스닥: MU)는 지난 2년간 폭발적으로 성장하고 있습니다. 연간 현재까지 157% 상승했고, 지난 12개월 동안 693% 상승했습니다. 그렇다면 지금이라도 그 일부를 확보하기에는 너무 늦은 걸까요?
간단히 말해서, 아직 그런 것 같지는 않습니다.
인공지능은 세계 최초의 1조 달러 자산가를 만들 수 있을까요? 저희 팀은 "필수적인 독점"이라고 불리는, Nvidia와 Intel 모두가 필요로 하는 핵심 기술을 제공하는 잘 알려지지 않은 한 회사에 대한 보고서를 발표했습니다. 계속 »
마이콘은 메모리 하드웨어, 특히 랜덤 액세스 메모리 (RAM) 및 동적 랜덤 액세스 메모리 (DRAM)를 생산합니다.
이러한 구성 요소는 컴퓨터가 정보를 저장하고 검색하는 데 필요합니다. 또한 인공지능 (AI) 프로그램이 훈련 데이터를 통해 추론을 수행하도록 훈련하는 데 중요합니다.
마이콘의 성장은 주로 AI의 수요 증가로 인한 메모리 부족에 의해 주도되었습니다. 마이콘은 메모리 산업을 지배하는 세 회사 중 하나입니다. 다른 두 회사는 삼성과 SK 하이닉스입니다.
SK 하이닉스의 최재원 회장은 메모리 부족이 2030년까지 지속될 것이라고 믿고 있습니다. 월스트리트 분석가들은 마이콘의 수익이 2027년 말까지 엄청나게 성장하고 그 후 10년 말까지 높은 수준을 유지할 것으로 예상하고 있습니다.
그리고 마이콘의 현재 주가 수익 성장률 (PEG) 비율이 1보다 훨씬 낮은 0.75라는 사실을 고려할 때, 주식은 여전히 성장할 여지가 많습니다.
Deutsche Bank의 분석가들은 이 종목의 목표 주가를 1,000달러로 올리고 매수 등급을 유지했습니다. 미래 수익 예측을 바탕으로 마이콘은 여전히 저렴한 가격에 거래되고 있습니다.
따라서 5월 11일에 주가가 800달러를 넘어섰고, 제가 이 글을 쓰고 있는 지금은 750달러 아래에 있지만, 메모리 부족을 활용한 투자에는 여전히 상승 여지가 많습니다.
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제임스 하이레스는 마이콘 테크놀로지 주식을 보유하고 있습니다. Motley Fool은 마이콘 테크놀로지 주식을 보유하고 있으며 추천합니다. Motley Fool은 공개 정책을 가지고 있습니다.
본문에 명시된 견해와 의견은 작성자의 견해와 의견이며, Nasdaq, Inc.의 견해와 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"마이크론의 가치 평가는 순환적 정점에 의해 지탱되고 있으며, 시장은 역사적으로 메모리 마진을 폭락시키는 피할 수 없는 공급 측면의 대응을 무시하고 있습니다."
이 기사가 0.75의 PEG 비율에 의존하는 것은 DRAM과 같은 순환 상품 사업에 위험할 정도로 단순합니다. AI 기반 고대역폭 메모리(HBM) 수요는 실재하지만, 마이크론은 역사적으로 자본 지출이 최고조에 달하면 막대한 공급 과잉에 시달리는 더 넓은 메모리 주기에 묶여 있습니다. 언급된 1,000달러 목표 주가는 분할 조정된 혼동이나 극단적인 이상치 예측을 반영할 가능성이 높아 매우 의심스럽습니다. 투자자들은 현재 영구적인 구조적 마진 변화를 가격에 반영하고 있지만, 기업용 PC 및 스마트폰 수요가 계속 부진하다면 마이크론의 운영 레버리지는 양날의 검이 될 것입니다. 저는 "장기 부족" 내러티브에 회의적입니다. 역사적으로 메모리 제조업체들은 결국 용량을 과도하게 구축해 왔기 때문입니다.
HBM이 상품이 아닌 진정한 반맞춤형 해자(moat)가 된다면, 마이크론은 전통적인 순환 가치 평가 모델을 쓸모없게 만드는 역사적으로 높은 마진을 유지할 수 있습니다.
"N/A"
[사용 불가]
"마이크론의 가치 평가는 설비 투자 주기와 경쟁력 있는 용량 증설을 견뎌내는 10년간의 메모리 부족을 가정합니다. 이는 세 명의 플레이어가 각자 점유율을 얻으려고 하는 상품 산업에서 공급 규율에 대한 베팅입니다."
이 기사는 순환적 부족과 구조적 수요를 혼동하고, 실행 위험을 무시하면서 단일 가치 평가 지표(PEG 0.75)에 크게 의존합니다. 메모리는 상품이며, 마이크론의 연초 대비 157% 및 12개월 수익률 693%는 이미 수년간의 컨센서스 수익 성장을 가격에 반영하고 있습니다. SK 하이닉스 회장의 2030년 부족 전망은 수요 확실성이 아닌 공급 측면의 희망적인 생각입니다. 결정적으로, AI 설비 투자가 정상화되거나 경쟁사가 더 빨리 용량을 늘리면 메모리 가격이 폭락하고 마이크론의 미래 배수가 폭력적으로 압축될 것입니다. 이 기사는 또한 모틀리 풀의 자체 분석가 팀이 MU를 상위 10개에 포함시키지 않았다는 사실을 간과하는데, 이는 기사가 마케팅으로 포장하려는 위험 신호입니다.
메모리 부족 현상은 회의론자들이 예측한 것보다 더 오래 지속되었으며, AI 학습 수요가 월스트리트 모델이 시사하는 대로 2027-2030년까지 실제로 유지된다면, 마이크론의 PEG 0.75는 19-25%의 EPS 복합 연평균 성장률(CAGR) 가정에 비해 실제로 저렴합니다.
"MU의 낙관적인 사례는 장기적인 AI 주도 메모리 부족에 달려 있습니다. 수요 정상화 또는 경쟁사의 더 빠른 용량 확장의 어떤 징후라도 수익이 견고하게 유지되더라도 상당한 배수 압축을 유발할 수 있습니다."
이 기사는 마이크론에 대한 다년간의 순풍으로 AI 주도 메모리 긴축에 크게 의존하지만, DRAM/NAND 수요의 순환적 특성과 삼성 및 SK 하이닉스의 빠른 용량 확장을 간과합니다. 현재 PEG가 1 미만이라도 메모리 가격이 하락하거나 데이터 센터 수요가 둔화되면 수익과 현금 흐름이 악화될 수 있습니다. 낙관적인 전망은 영구적인 AI 부족을 가정하지만, 실제로는 마진이 믹스, 설비 투자 주기 및 가격 경쟁에 달려 있습니다. AI 하드웨어 지출의 위축이나 예상보다 빠른 공급 재가속화는 적당한 수익률 향상보다 MU의 배수를 훨씬 더 많이 압축할 수 있습니다.
가장 강력한 반박 논리는 AI 메모리 수요가 가격과 마진을 유지할 만큼 충분히 내구성이 입증될 수 있다는 것입니다. 특히 AI 학습 및 추론 모델이 계속 확장된다면 MU의 가치 평가는 정당화되거나 심지어 과소평가될 것입니다.
"HBM3E로의 전환은 전통적인 과잉 공급의 순환 주기를 깨뜨리는 수율 기반 공급 제약을 도입합니다."
Gemini와 Claude는 역사적 순환성에 집착하지만, 여러분은 모두 자본 집약도의 변화를 무시하고 있습니다. HBM3E 생산은 단순히 '더 많은 용량'이 아니라 수율에 민감하고 복잡한 제조 공정으로 진입 장벽이 매우 높습니다. 이전 주기와 달리 삼성과 SK 하이닉스는 HBM 수율을 확장하는 데 심각한 기술적 어려움에 직면해 있습니다. 이것은 단순히 수요의 문제가 아니라, 향후 24개월 동안 기존의 '과잉 공급' 전략을 쓸모없게 만드는 구조적 공급 제약입니다.
[사용 불가]
"HBM의 복잡성은 실제 공급 해자를 만들 수 있지만, Gemini는 경쟁사들이 일반적으로 주기가 재설정되는 24개월 창 내에서 이를 해결할 수 있다는 것을 증명하지 못했습니다."
Gemini의 HBM 수율 장벽 주장은 설득력이 있지만 여기서 검증되지 않았습니다. 삼성/SK 하이닉스가 '심각한 기술적 어려움'에 직면한다는 주장은 구체적인 실제 수율 데이터, 설비 투자 가이던스 또는 일정 지연이 필요합니다. 사실이라면 주기를 재구성할 것입니다. 그러나 '기존 전략은 24개월 동안 쓸모없다'는 것은 공급 과잉으로 이어지는 구조적 변화 주장의 전형입니다. 우리는 증거가 필요합니다. 단순히 공정 복잡성에 대한 주장이 아니라요.
"검증된 수율 데이터 없이는 24개월 HBM 장벽은 신뢰할 수 있는 해자가 아니며, MU는 지연된 수율, 더 빠른 설비 투자 증가 및 약화되는 AI 순풍 하에서 스트레스 테스트를 받아야 합니다."
Gemini의 수율 장벽 주장은 검증되지 않은 데이터에 달려 있습니다. 실제 HBM3E 수율 수치, 설비 투자 일정 또는 비용 곡선 없이는 24개월 해자를 구조적인 것으로 취급하는 것은 위험합니다. 수율이 개선되더라도 과잉 공급이나 약한 AI 수요로 인해 가격이 하락할 수 있습니다. 엄격한 관점은 기존의 순환 사업에서 영구적인 부족을 가정하는 것을 피하기 위해 지연된 수율, 더 빠른 설비 투자 증가 또는 약화되는 AI 순풍과 같은 시나리오에서 MU를 테스트해야 합니다.
패널은 마이크론의 "장기 부족" 내러티브에 회의적이며, 대부분의 참가자들은 DRAM/NAND 수요의 순환적 특성과 과잉 공급 가능성에 초점을 맞춥니다. 그들은 AI 주도 수요와 단일 가치 평가 지표(PEG 0.75)에만 의존하는 것에 대해 경고하며, 실행 위험과 역사적 순환성을 무시합니다.
삼성과 SK 하이닉스의 HBM 수율 확장에 심각한 기술적 어려움으로 인한 구조적 공급 제약으로, 진입 장벽이 매우 높습니다.
AI 하드웨어 지출의 위축 또는 예상보다 빠른 공급 재가속화는 적당한 수익률 향상보다 MU의 배수를 훨씬 더 많이 압축할 수 있습니다.